Podemos simular escenarios hipotéticos de producción sin tener que parar en ningún momento la línea, sin necesidad de preparar pruebas reales. Podemos realizar diagnósticos y predicciones sobre el comportamiento del proceso o producto.
¿Qué es un Gemelo Digital?
En los años 80, la Agencia Nacional Aeroespacial de los Estados Unidos (NASA) crea el concepto de gemelo digital, movida por la necesidad de disponer de simulaciones informatizadas del comportamiento de las aeronaves para no poner en riesgo las inversiones ni al personal. Sin embargo, no es hasta el año 2003, cuando Michael Grieves utiliza el término “digital twin” en una conferencia en la Universidad de Míchigan, como parte del ciclo de vida de creación de un producto.
Este concepto ha ido evolucionando desde entonces, y se ha introducido como parte esencial de los modelos de simulación en entornos industriales. Se puede definir al “gemelo digital” como un sistema software que permite reproducir y predecir el comportamiento que va a tener un producto o matriz, una línea o una planta industrial a partir del análisis masivo de datos sobre su comportamiento. Estos datos pueden ser aquellos que se obtienen de los controles de calidad del producto, el comportamiento del proceso, datos existentes en los sistemas de información de la empresa, datos de las máquinas incorporadas en las líneas, etc. A esta capacidad, también se le puede añadir la dirección contraria, es decir, poder controlar un elemento físico real a partir de su representación virtual en el contexto de una aplicación informática.
Gemelo Digital, innovación en el proceso de producción
En el contexto de la industria alimentaria, el departamento de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones de AINIA está trabajando con diversas empresas y en el marco del proyecto PROMECE financiado por IVACE, en el desarrollo de la tecnología de gemelo digital aplicándose en dos aspectos diferenciados. Por un lado, se está trabajando en el aspecto más tradicional del concepto, que es la virtualización de los equipos y líneas, es decir, poder disponer de bibliotecas de equipos y procesos unitarios, que representan el comportamiento de sus gemelos reales que están instalados en la fábrica, y con los que poder componer una representación de una línea de producción o de una plana entera. Para ello, AINIA está empleando tecnología de representación de 3D y gamificación combinada con el acceso a la información real accesible de máquinas y sensores existentes en la línea.
Sin embargo, el segundo aspecto es el que realmente introduce una innovación muy importante. Se trata del desarrollo de gemelos digitales del propio producto o matriz alimentaria, de modo que podemos simular el estado cambiante de dicha matriz alimentaria o producto a lo largo de los procesos, adiciones, mermas, etc, que sufre en el proceso de fabricación. Combinar ambos aspectos de gemelo digital dentro de una aplicación informática, abre un abanico de posibilidades enorme, ya que podemos simular el efecto que, las configuraciones, consignas, y parámetros de producción de las líneas, tienen sobre las características del producto. Podemos simular escenarios hipotéticos de producción sin tener que parar en ningún momento la línea, sin necesidad de preparar pruebas reales, salvo que queramos refrendar las conclusiones extraídas con el software, y sin tener que perder tiempo ni materias primas por el camino.
Si, además, conseguimos recopilar una cantidad suficientemente masiva de datos podemos integrar técnicas de machine learning que nos permitan realizar cualquier tipo de diagnóstico y predicción sobre el comportamiento del proceso o producto a través análisis multivariantes predictivos en el contexto del análisis estadístico de procesos. Un caso entre muchos podría ser simular qué variables de calidad del producto, por ejemplo, el tamaño y la esponjosidad percibida de una pieza de pan, se verían comprometidas si cambiamos variables de consigna de proceso, por ejemplo, la temperatura del horno o las condiciones de fermentación. Es decir, poder diseñar un marco de simulación de los aspectos físicos que ocurren en la planta gracias a la potencia bien dirigida de las tecnologías digitales.
Experiencias piloto, una realidad en la Industria Alimentaria
Aún queda mucho camino para implantar este tipo de tecnologías de manera masiva pero ya se está empezando a verlas implantadas en líneas piloto dentro de la industria alimentaria, empezando con aplicaciones más sencillas como son las de asegurar el buen funcionamiento del equipamiento a través del gemelo digital, o herramientas de diagnóstico para detectar problemas de calidad en el producto, que ya estamos implantando y pilotando en algunas empresas de referencia pioneras en el sector.
